视频0基础小白也能学会的机器学习

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文件名称：	视频0基础小白也能学会的机器学习
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目录：【视频0基础小白也能学会的机器学习】
目录：【视频0基础小白也能学会的机器学习\day1】
    00_为什么要学习数学(1).mp4
    01_引言和学习方法.mp4
    02_feature和label.mp4
    03_什么是机器学习(1).mp4
    04_数据采集方式.mp4
    05_knn算法入门.mp4
    06_knn算法python实现.mp4
    07_代码流程回顾.mp4
    08_抽取knn函数.mp4
    09_实验演示验证结论.mp4
    10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
    11_生成测试和训练数据集.mp4
    12_调参选取最优的k.mp4
    13_增加数据的维度.mp4
    14_numpy加载特殊数据.mp4
    15_欧式距离.mp4
    16_二维空间距离的计算.mp4
    17_代码增加一个维度.mp4
    18_数据归一化.mp4
    19_knn的feature的选择.mp4
    20_向量和向量的运算.mp4
    21_概念总结.mp4
    22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
    23_房价预测简单框架.mp4
    24_数据的归一化和标准化.mp4
    附1_如何学习数学.mp4
    附：问题1.mp4
目录：【视频0基础小白也能学会的机器学习\day2】
    01_线性回归和Knn.mp4
    02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
    03_Excel进行线性回归_ev.mp4
    04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
    05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
    06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
    07_求导简单入门_ev.mp4
    08_mse对b进行求导_ev.mp4
    09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4
    10_偏导数分别求解m和b的导数_ev.mp4
    11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4
    12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4
    13_代码测试生成m和b_ev.mp4
    14_作业演示.mp4
目录：【视频0基础小白也能学会的机器学习\day3】
    01_高等数学入门.mp4
    02_问题描述_ev.mp4
    03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4
    04_矩阵的形状_ev.mp4
    05_矩阵的加法_ev.mp4
    06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4
    07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4
    08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
    09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4
    10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
    11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4
    12_对比程序执行的时间_ev.mp4
    13_增加数据的维度.mp4
    14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4
    15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4
    16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4
    17_位图和svg图的区别_ev.mp4
    18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4
    19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4
    20_矩阵的缩放处理_ev.mp4
    21_图形变换综合案例_ev.mp4
    22_机器学习浅谈_ev.mp4
    23_sigmod函数引入_ev.mp4
    24_逻辑回归的步骤.mp4
目录：【视频0基础小白也能学会的机器学习\day4】
    01_自然底数和sigmod函数.mp4
    02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4
    03_逻辑回归简单实现_ev.mp4
    04_多分类问题_ev.mp4
    05_多分类的概率问题思考_ev.mp4
    06_多分类问题softmax公式_ev.mp4
    07_手写数字数据集_ev.mp4
    08_手写数字的识别原理_ev.mp4
    09_手写数字数据集的处理_ev.mp4
    10_手写数字的识别_ev.mp4
    11_手写数字bug处理_ev.mp4
    12_ai自动驾驶_ev.mp4
    13_神经网络的作用_ev.mp4
    14_多层神经网络演示_ev.mp4
    15_感知机_ev.mp4
    16_感知机数学原理_ev.mp4
    17_线性模型和非线性模型_ev.mp4
    18_交叉熵crossentropy_ev.mp4
    19_概率简介.mp4